18 - Pemampatan Citra

18 - Pemampatan Citra

Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika

Institut Teknologi Bandung

IF4073 Interpretasi dan Pengolahan Citra Oleh: Rinaldi Munir

(Bagian 1)

Pemampatan vs Penirmampatan

• Image compression = pemampatan citra, kompresi citra

• Image decompression = penirmampatan citra, dekompresi citra

• Citra dimampatkan ketika ia disimpan ke dalam storage atau ditransmisikan.

Mengapa citra perlu dimampatkan?

• Representasi citra digital membutuhkan memori yang besar.

• Pemampatan citra adalah metode untuk mereduksi redundansi pada representasi citra sehingga dapat mengurangi kebutuhan memori untuk ruang penyimpanan.

• Citra dimampatkan tanpa mengurangi kualitas citra secara visual

• Tujuan:

1. Mengurangi kebutuhan ruang penyimpanan sembari tetap mempertahankan kualitas citra secara visual. (Gonzalez, Woods and Eddins, 2017).

2. Merepresentasikan citra dengan kualitas yang hampir sama dengan citra aslinya namun dalam bentuk yang lebih kompak.

Dapatkah anda melihat perbedaan kualitas hasil pemampatan?

peppers.bmp, 256 x 256 (193 KB)

peppers.jpg, 256 x 256 (31 KB), JPEG Quality = 5

peppers2.jpg, 256 x 256 (24 KB), JPEG Quality = 1

• Misalkan sebuah citra berwarna berukuran 1200x1600 Kebutuhan ruang penyimpanan:

1200 x 1600 x 3 = 5760000 byte

= 5,760 Kbyte

= 5.76 Mbyte

• Misalkan sebuah film digital dengan resolusi 720x480, 30 frame/sec, selama 2 jam.

Kebutuhan ruang penyimpanan:

Aplikasi pemampatan citra

1. Penyimpanan data di dalam media sekunder (storage)

Citra mampat membutuhkan memori di dalam storage yang lebih sedikit dibandingkan dengan citra yang tidak mampat.

Contoh: file citra berformat JPEG/JPG versus citra berformat BMP 2. Pengiriman data (data transmission) pada saluran komunikasi data

Citra mampat membutuhkan waktu pengiriman yang lebih singkat dibandingkan dengan citra tidak mampat.

Contoh: pengiriman gambar via email, videoconference, via satelit luar

angkasa, mengunduh gambar dari internet, dan sebagainya.

Redundansi

• Redudansi pada citra adalah konten citra yang sebenarnya tidak perlu direpresentasikan.

• Dua macam redundansi:

1. Coding redundancy: biasanya muncul sebagai hasil pengkodean yang seragam pada setiap pixel.

2. Spatial/temporal redundancy: misalnya pixel-pixel bertetangga

memiliki nilai intensitas yang tidak jauh berbeda.

Coding redundancy

• Tiap simbol, tanpa memperhatikan frekuensi kemunculannya, dikodekan dengan panjang bit yang tetap (fixed-length encoding), yaitu 3 bit.

• Rata-rata panjang bit kode untuk setiap simbol 3 bit

• Coding redundancy dapat dikurangi dengan mengkodekan simbol yang sering muncul dengan jumlah bit yang lebih sedikit

• Rata-rata panjang bit kode untuk setiap simbol =

{(19 x ) + (25 x 2) + (21 x 2) + … + (3 x 6 ) + (2 x 6)}/100

= 2.7

• Nisbah pemampatan= 3/2.7 = 1.11

Spatial redundancy

Nilai-nilai pixel-pixel citra Tiffany pada baris 128:

Nilai-nilai pixel-pixel citra roda pada baris 128:

Sumber: Image Processing, Image Compression, DR. FERDA ERNAWAN

• Pixel-pixel baris 128 pada citra roda (256 pixel):

Pada baris 128, (n1, n2): (77, 1), (206, 30), (121, 88), (77,18), (121, 88), (206, 30), (77, 1)

Kodekan setiap segmen dengan 16 bit (n1 delapan bit, n2 delapan bit):

Nisbah pemampatan = (256x8) / (7x16)=18.3

• Misalkan n1 menyatakan graylevel dan n2 adalah frekuensi kemunculannya

Psychovisual Redundancy

• Untuk persepsi visual manusia, informasi tertentu kurang penting. E.g ,: kuantisasi graylevel yang tepat tidak memengaruhi kualitas visualnya.

• Citra Tiffany ini jika dikodekan 5 bit/pixel tidak mempengaruhi persepsi visual manusia

• Metode pemampatan kuantisasi.

Sumber: Image Processing, Image Compression, DR. FERDA ERNAWAN

Teori Informasi

• Mendefinisikan jumlah informasi di dalam pesan sebagai jumlah minimum bit yang dibutuhkan untuk mengkodekan pesan.

• Contoh:

- 1 bit untuk mengkodekan jenis kelamin - 3 bit untuk mengkodekan nama hari

- 4 bit untuk mengkodekan 0 s/d 9

• Entropy: ukuran yang menyatakan jumlah informasi di dalam pesan.

• Biasanya dinyatakan dalam satuan bit.

• Entropi berguna untuk memperkirakan jumlah bit rata-rata untuk mengkodekan elemen dari pesan.

• Contoh: entropi untuk pesan yang menyatakan jenis kelamin = 1 bit,

entropi untuk pesan yang menyatakan nama hari = 3 bit

• Secara umum, entropi pesan dihitung dengan rumus yang dikemukakan oleh Claude Shannon, 1948:

p

_i

= peluang kemunculan simbol ke-i di dalam pesan X

• Entropi dinyatakan dalam satuan bit



=

−

=

n

i i

i

i p

p X

H( ) ²log( )

• Contoh: misalkan pesan X = ‘AABBCBDB’

n = 4 (yaitu huruf A, B, C, D) p(A) = 2/8, p(B) = 4/8

p(C) = 1/8, p(D) = 1/8

H(x) = -{2/8 ²log(2/8) + 4/8 ²log(4/8) + 1/8 ²log(1/8) + 1/8 ²log(1/8) }

= -{1/4 ²log(1/4) + 1/2 ²log(1/2) + 1/8 ²log(1/8) + 1/8 ²log(1/8) }

= -{(1/4) (- ²log(4) + (1/2) (- ²log(2) + (1/8) (- ²log(8) + (/8) (- ²log(8) }

= -{(1/4) (- 2) + (1/2) (-1) + (1/8) (-3) + (1/8)(-3) }

= - {-1/2 – 1/2 – 3/8 – 3/8)

= - (-1.75)

= 1.75

Entropi = 1,75 bit per simbol

Tipe metode pemampatan citra

1. Lossy compression

• Metode lossy menghasilkan citra hasil pemampatan yang hampir sama dengan citra semula.

Ada informasi yang hilang akibat pemampatan, tetapi dapat ditolerir oleh persepsi visual.

• Bertujuan untuk memperoleh nisbah pemampatan yang tinggi

• Contoh: JPEG compression, fractal image compression

2. Lossless compression

• Metode lossless selalu menghasilkan citra hasil penirmampatan yang tepat sama dengan citra semula, pixel per pixel. Tidak ada informasi yang hilang akibat pemampatan.

• Nisbah pemampatan rendah, namun kualitas citra mampat tetap tinggi

• Dibutuhkan untuk memampatkan citra yang tidak boleh terdegradasi akibat pemampatan, misalnya citra medis, citra x-ray

• Contoh: metode Huffman, run-length encoding (RLE), quantized coding

peppers.bmp, 256 x 256 (193 KB)

peppers.png, 256 x 256 (127 KB)

peppers2.jpg, 256 x 256 (24 KB), JPEG Quality = 1 Lossless compression Lossy compression

Metode Pemampatan Huffman

• Lossless compression

• Berdasarkan algoritma greedy

• Prinsip kerja algoritma: pixel dengan nilai keabuan yang sering muncul dikodekan dengan panjang bit yang lebih sedikit, sebaliknya nilai

keabuan yang jarang muncul dikodekan dengan it yang lebih panjang

Algoritma:

1. Setiap nilai keabuan dinyatakan sebagai simpul. Setiap simpul di-assign dengan frekuensi kemunculan nilai keabuan tersebut.

2. Urutkan secara menaik (ascending order) simpul-simpul berdasarkan frekuensi kemunculannya.

3. Gabung dua buah simpul yang mempunyai frekuensi kemunculan paling kecil pada sebuah akar. Akar mempunyai frekuensi yang merupakan

jumlah dari frekuensi dua buah pohon penyusunnya.

4. Ulangi langkah 2 sampai tersisa hanya satu buah pohon biner.

5. Beri label setiap sisi pada pohon biner. Sisi kiri dilabeli dengan 0 dan sisi kanan dilabeli dengan 1.

6. Telusuri pohon biner dari akar ke daun. Barisan label-label sisi dari akar

ke daun menyatakan kode Huffman untuk derajat keabuan yang

Contoh: Misalkan terdapat citra yang berukuran 64  64 dengan 8 derajat keabuan (k) dan jumlah seluruh pixel (n) = 64  64 = 4096.

Proses pembentuan pohon Huffman:

k nk p(k) = nk/n

0 790 0.19

1 1023 0.25

2 850 0.21

3 656 0.16

4 329 0.08

5 245 0.06

6 122 0.03

7 81 0.02

Beri label setiap sisi pada pohon biner. Sisi kiri dilabeli dengan 0 dan sisi kanan dilabeli dengan 1

0

0

0

0

0

0 0

1

1

1

1

1 1

0

0

0

0

0

0 1

1

1

1

1

Telusuri pohon biner dari akar ke daun. Barisan label-label sisi dari akar ke daun menyatakan kode Huffman untuk derajat keabuan yang bersesuaian.

Kode biner untuk setiap derajat keabuan sebagai berikut:

0 = 00 2 = 01 4 = 1110

6 = 111101 1 = 10 3 = 110

5 = 11111 7 = 111100

• Ukuran citra sebelum pemampatan (1 derajat keabuan = 3 bit) adalah 4096  3 bit = 12288 bit

• Ukuran citra setelah pemampatan:

(790  2 bit) + (1023  2 bit) + (850  2 bit) + (656  3 bit) + (329  4 bit) + (245  5 bit) + (122  6 bit) + (81  6 bit) = 11053 bit

• Nisbah (ratio) pemampatan =

₁₂₂₈₈^{11053100% = 89.95%}

Artinya: - citra berhasil dimampatkan menjadi 89.95% dari citra semula - atau 10.05 % dari citra semula telah dimampatkan

Metode Run-Length Encoding (RLE)

• Metode RLE cocok digunakan untuk memampatkan citra yang memiliki kelompok-kelompok pixel berderajat keabuan sama.

• Pemampatan citra dengan metode RLE dilakukan dengan membuat rangkaian pasangan nilai (p, q) untuk setiap baris pixel.

• Nilai pertama (p) menyatakan derajat keabuan (graylevel)

• Nilai kedua (q) menyatakan jumlah pixel berurutan yang memiliki

Contoh: Tinjau citra 10  10 pixel dengan 8 derajat keabuan yang dinyatakan sebagai matriks derajat keabuan sebagai berikut (100 buah nilai):

0 0 0 0 0 2 2 2 2 2

0 0 0 1 1 1 1 2 2 2

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 4 4 4 3 3 3 3 2 2

3 3 3 5 5 7 7 7 7 6

2 2 6 0 0 0 0 1 1 0

3 3 4 4 3 2 2 2 1 1

0 0 0 0 0 0 0 0 1 1

1 1 1 1 0 0 0 2 2 2

3 3 3 2 2 2 1 1 1 1

Pasangan nilai untuk setiap baris run: (0, 5), (2, 5)

(0, 3), (1, 4), (2, 3) (1, 10)

(4, 4), (3, 4), (2 2)

(3, 3), (5, 2), (7, 4), (6, 1)

(2, 2), (6, 1), (0, 4), (1, 2), (0, 1) (3, 2), (4, 2), (3, 1), (2, 2), (1, 2) (0, 8), (1, 2)

(1, 4), (0, 3), (2, 3)

• Ukuran citra sebelum pemampatan (1 derajat keabuan = 3 bit) adalah 100 x 3 bit = 300 bit.

• Ukuran citra setelah pemampatan (derajat keabuan = 3 bit, run length

= 4 bit):

(31 x 3) + (31 x 4) bit = 217 bit

• Nisbah pemampatan =

100% 72.33% 300

217  =

Artinya: - citra berhasil dimampatkan menjadi 72.33% dari citra semula - atau 27.67 % dari citra semula telah dimampatkan

• Metode RLE dapat dikombinasikan dengan metode Huffman untuk mengkodekan nilai-nilai hasil pemampatan RLE

• Tujuannya untuk meningkatkan nisbah pemampatan.

• Mula-mula lakukan pemampatan RLE, lalu hasilnya dimampatkan lagi

dengan metode Huffman.

Metode Pemampatan Kuantisasi (Quantizing Compression)

• Metode ini mengurangi jumlah derajat keabuan, misalnya dari 256 menjadi 16, yang tentu saja mengurangi jumlah bit yang dibutuhkan untuk merepresentasikan citra.

• Misalkan P adalah jumlah pixel di dalam citra semula, akan dimampatkan menjadi n derajat keabuan.

• Algoritma metode kuantisasi:

1. Buat histogram citra semula (citra yang akan dimampatkan).

2. Identifikasi n buah kelompok di dalam histogram sedemikian sehingga setiap kelompok mempunyai kira-kira P/n buah pixel.

3. Nyatakan setiap kelompok dengan derajat keabuan 0 sampai n –1. Setiap pixel

Contoh: Tinjau citra yang berukuran 5  13 pixel:

2 9 6 4 8 2 6 3 8 5 9 3 7 3 8 5 4 7 6 3 8 2 8 4 7 3 3 8 4 7 4 9 2 3 8 2 7 4 9 3 9 4 7 2 7 6 2 1 6 5 3 0 2 0 4 3 8 9 5 4 7 1 2 8 3

yang akan dimampatkan menjadi citra dengan 4 derajat keabuan (0 s/d 3), jadi setiap derajat keabuan direpresentasikan dengan 2 bit

Histogram citra semula:

0 **

1 **

2 *********

3 ***********

4 *********

5 ****

6 *****

7 ********

8 *********

9 ******

Ada 65 pixel, dikelompokkan menjadi 4 kelompok derajat keabuan.

Tiap kelompok ada sebanyak rata-rata 65/4 = 16.25 pixel per kelompok:

--- 0 **

13 1 ** 0

2 *********

--- 20 3 ***********

4 ********* 1

--- 5 ****

17 6 ***** 2

7 ********

---

15 8 ********* 3

Citra setelah dimampatkan menjadi:

0 3 2 1 3 0 2 1 3 2 3 1 2 1 3 2 1 2 2 1 3 0 3 1 2 1 1 3 1 2 1 3 0 1 3 0 2 1 3 1 3 1 2 0 2 2 0 0 2 2 1 0 0 0 1 1 3 3 2 1 2 0 0 3 0

Ukuran citra sebelum pemampatan (1 derajat keabuan = 4 bit):

65  4 bit = 260 bit

Ukuran citra setelah pemampatan (1 derajat keabuan = 2 bit):

65  2 bit = 130 bit

Nisbah pemampatan = 13/260 x 100% = 50%

Metode Pemampatan JPEG

• JPEG = Joint Photographic Experts Groups.

• Merupakan standard kompresi citra sejak tahun 1992.

• Termasuk lossy compression, yang berarti beberapa kualitas visual ada yang

hilang selama proses kompresi. Hasil dekompresi tidak kembali sama dengan citra semula.

• Metode JPEG dapat diterapkan pada citra grayscale dan citra berwarna RGB.

• Jika citra berwarna, maka RGB dikonversi terlebih dahulu ke ruang warna YCbCr, yang dalam hal ini Y adalah komponen luminance, dan Cb dan Cr adalah

komponen chrominance dari citra.

• Terhadap komponen chrominance dilakukan subsampling untuk mengurangi ukuran file. Subsampling dikerjakan dengan mengambil 4 pixel bertetangga dan

Diagram umum JPEG Compression

Encoder:

Decoder:

• Diagram rinci JPEG encoder):

Citra dibagi menjadi blok-blok berukuran 8 x 8 pixel:

8 pixels

Setiap blok (dalam ranah spasial) ditranformasi ke ranah frekeuensi dengan Discrete Cosine Transform (DCT):

16

) 1 2

cos ( 16

) 1 2

cos ( )

, ( )

( ) 4 (

) 1 , (

7

0 7

0

v y

u y x

x f v

C u C v

u F

x y

+

=



+

= =





lainnya ,

untuk ,

1 ) ( ), (

0 ,

untuk 2 ,

) 1 ( ), (

v u v

C u C

v u v

C u C

=

=

=

Sedangkan transformasi balikannya adalah Inverse Discrete Cosine Transform (IDCT):

) 1 2

( )

1 2

7 7 ( x + u y + v

 ^{ }

Elemen pojok kiri atas (1,1) disebut koefisien DC, sedangkan 63 elemen lainnya disebut koefisien AC.

• Hasilnya adalah blok-blok berukuran 8 x 8 dengan nilai floating point.

• Contoh:

• Selanjutnya, setiap nilai di dalam blok dikuantisasi menjadi integer dengan cara membaginya dengan elemen matriks kuantisasi Q berukuran 8 x 8 dan membulatkannya ke integer terdekat.

( , ) ˆ ( , )

( , ) F u v F u v round

Q u v

 

=  

 

F(u,v) =

515 65 -12 4 1 2 -8 5 -16 3 2 0 0 -11 -2 3 -12 6 11 -1 3 0 1 -2 -8 3 -4 2 -2 -3 -5 -2 0 -2 7 -5 4 0 -1 -4 0 -3 -1 0 4 1 -1 0 3 -2 -3 3 3 -1 -1 3 -2 5 -2 4 -2 2 -3 0

• Contoh hasil proses kuantisasi:

• Kuantisasi ke integer membuat komponen frekuensi tinggi dibulatkan menjadi nol, sedangkan komponen frekuensi sisanya menjadi bilangan positif kecil dan bilangan negatif kecil.

• Proses kuantisasi inilah yang dinamakan lossy, karena ada informasi yang hilang akibat pembulatan.

• Pada proses penirmampatan (di dalam decoder), hampiran nilai F(u,v) diperoleh kembali dengan mengalikan dengan Q(u,v).

) , ( )

, ( )

,

~(

v u Q v

u F v

u

F =  

) , ˆ(u v F

• An 8 × 8 block from the Y image of ‘Lena’

• Fig. 9.2: JPEG compression for a smooth image block.

200 202 189 188 189 175 175 175 200 203 198 188 189 182 178 175 203 200 200 195 200 187 185 175 200 200 200 200 197 187 187 187 200 205 200 200 195 188 187 175 200 200 200 200 200 190 187 175 205 200 199 200 191 187 187 175 210 200 200 200 188 185 187 186

f(i, j)

515 65 -12 4 1 2 -8 5 -16 3 2 0 0 -11 -2 3 -12 6 11 -1 3 0 1 -2 -8 3 -4 2 -2 -3 -5 -2 0 -2 7 -5 4 0 -1 -4 0 -3 -1 0 4 1 -1 0 3 -2 -3 3 3 -1 -1 3 -2 5 -2 4 -2 2 -3 0

F(u, v) ^DCT

Coefficients Original Image

Block

Contoh:

Quantized DCT Coefficients

De-Quantized DCT Coefficients

Reconstructed

Image Block Error

• Another 8 × 8 block from the Y image of ‘Lena’

Fig. 9.3: JPEG compression for a textured image block.

70 70 100 70 87 87 150 187 85 100 96 79 87 154 87 113 100 85 116 79 70 87 86 196 136 69 87 200 79 71 117 96 161 70 87 200 103 71 96 113 161 123 147 133 113 113 85 161 146 147 175 100 103 103 163 187 156 146 189 70 113 161 163 197

f(i, j)

-80 -40 89 -73 44 32 53 -3 -135 -59 -26 6 14 -3 -13 -28 47 -76 66 -3 -108 -78 33 59 -2 10 -18 0 33 11 -21 1 -1 -9 -22 8 32 65 -36 -1 5 -20 28 -46 3 24 -30 24 6 -20 37 -28 12 -35 33 17 -5 -23 33 -30 17 -5 -4 20

F(u, v)

• Selanjutnya, koefisien DCT hasil kuantisasi dibaca secara zig-zag untuk membantu tahap entropy coding.

• Tahap entropy coding adalah arithmetic coding (RLE dan DPCM)dan Huffman coding, keduanya adalah metode lossless compression.

• Huffman coding mengkompresi hasil arithmetic coding. Pohon Huffman

DPCM pada Koefisien DC

• Koefisien DC pada setiap blok dikodekan dengan DPCM sebagai berikut:

Diff_i = DC_i+1 − DC_i dan Diff₀ = DC₀.

0

DC₀ DC₁ DC_i-1 DC_i

Diff₁ = DC₁

Diff_i-1 = DC_i-1 - DC_i-2

Diff_i = DC_i - DC_i-1

...

...

• Jika koefisien DC untuk 5 blok pertama adalah 150, 155, 149, 152, 144, maka DPCM akan menghasilkan 150, 5, -6, 3, -8.

• Selanjutnya, semua Diff tersebut dikodekan dengan Huffman Coding bersama-sama dengan koefisien AC

Run-length Encoding (RLE) pada Koefisien AC

• RLE bertujuan untuk menghasilkan himpunan {#-zeros-to-skip, next non-zero value}.

• Untuk membuatnya paling mungkin mencapai run nol yang panjang, maka dlakukan pemindaian zig-zag untuk mengubah matriks 8 × 8 menjadi vektor dengan 64 elemen.

• JPEG image compression menghasilkan artefak-artefak di dalam citra hasil pemampatan, namun masih dapat ditolerir secara visual

Original Image Compressed Image

Metrik Pengukuran Pemampatan Citra

1. Nisbah (ratio) pemampatan

Bermacam-macam rumus menghitung nisbah pemampatan

𝑁𝑖𝑠𝑏𝑎ℎ1 = 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑑𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑚𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛

𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑚𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 x 100%

artinya ukuran citra sekarang menjadi Nisbah1 (dalam persen) kali ukuran citra semula.

𝑁𝑖𝑠𝑏𝑎ℎ2 = 100% − 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑑𝑎ℎ 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑚𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛

𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑑𝑖𝑚𝑎𝑚𝑝𝑎𝑡𝑘𝑎𝑛 x 100%

artinya citra sebanyak Nisbah2 (dalam persen) telah dimampatkan.

• Contoh: Citra semula berukuran 256×256 pixels, 8-bit per pixel, grayscale.

Ukuran citra adalah 65536 byte (64 kb).

Setelah dimampatkan, ukuran citra menjadi 40280 byte Nisbah = (40280/65536) x 100% = 61,5 %

(artinya ukuran citra menjadi 61,5% dari ukuran semula) Nisbah = 100% - 61,5% = 38,5%

(artinya 38,5% citra sudah dimampatkan)

2. Ukuran fidelity

• Kualitas sebuah citra bersifat subyektif dan relatif, bergantung pada pengamatan orang yang menilainya

• Kualitas hasil pemampatan dapat diukur secara kuantitatif dengan menggunakan besaran PSNR (peak signal-to-noise ratio).

• PSNR dihitung untuk mengukur perbedaan antara citra semula dengan citra hasil pemampatan



 



 

= rms

PSNR 20 log₁₀ b

b adalah nilai sinyal terbesar (pada citra dengan 256 derajat keabuan, b = 255)

rms (root mean square) adalah akar pangkat dua dari selisih antara citra semula dengan citra hasil pemampatan



= =

 −

= ^N

i

M

j

ij

ij f

f rms

1 1

)2

' Tinggi (

Lebar 1

• PSNR memiliki satuan decibel (dB).

• PSNR berbanding terbalik dengan rms. Nilai rms yang rendah yang menyiratkan bahwa citra hasil pemampatan tidak jauh berbeda dengan citra semula, sehingga menghasilkan PSNR yang tinggi, yang berarti kualitas pemampatannya bagus.

• Nilai rms yang tinggi menyatakan galat yang besar akibat pemampatan, sehinga menghasilkan PSNR yang rendah.

• Semakin besar nilai PSNR, semakin bagus kualitas pemampatannya.

• Dalam prakteknya, nilai PSNR  30 menyatakan kualitas citra yang sudah dianggap baik. Di bawah 30 itu dikatakan citra mengalami degradasi yang semakin besar

peppers.bmp, 256 x 256 (193 KB)

peppers.jpg, 256 x 256

(52.2 KB), JPEG Quality = 5 peppers2.jpg, 256 x 256 (24 KB), JPEG Quality = 1

>> ref = imread('peppers512.bmp');

>> A = imread('peppers512-low.jpg');

>> psnr = psnr(A, ref) psnr =

>> ref = imread('peppers512.bmp');

>> A = imread('peppers512-med.jpg');

>> psnr = psnr(A, ref) psnr =